Modules
		multiprocessing spacy string

Classes
		builtins.object LexicalDiversityIndices   class LexicalDiversityIndices(builtins.object)     LexicalDiversityIndices(nlp, language: str = 'es') -> None   This class will handle all operations to obtain the lexical diversity indices of a text according to Coh-Metrix     Methods defined here: __init__(self, nlp, language: str = 'es') -> None The constructor will initialize this object that calculates the lexical diversity indices for a specific language of those that are available.   Parameters: nlp: The spacy model that corresponds to a language. language(str): The language that the texts to process will have.   Returns: None. get_type_token_ratio_between_all_words(self, text: str, workers=-1) -> float This method returns the type token ratio between all words of a text.   Parameters: text(str): The text to be anaylized. workers(int): Amount of threads that will complete this operation. If it's -1 then all cpu cores will be used.   Returns: float: The type token ratio between all words of a text. get_type_token_ratio_of_content_words(self, text: str, workers=-1) -> float This method returns the type token ratio of content words of a text. Content words are nouns, verbs, adjectives and adverbs.   Parameters: text(str): The text to be anaylized. workers(int): Amount of threads that will complete this operation. If it's -1 then all cpu cores will be used.   Returns: float: The type token ratio between the content words of a text. Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)

Data
		ACCEPTED_LANGUAGES = {'es': 'es_core_news_lg'}